from Unlocking Language Models With Powerful Prompts.
Prompt Engineeringでは、明確で簡潔なプロンプト作成が基本であり、タスクの具体的な定義と曖昧さの排除が重要です。プロンプトの種類には、具体的な例を与えないゼロショット学習、少数の例で学習するフューショット学習、追加コンテキストを用いるインコンテキスト学習があります。高度な戦略としては、思考過程を明示するChain-of-Thought Reasoning、複数のLLMを組み合わせるModel Chaining、パフォーマンス向上のためのSelf Consistencyが挙げられます。Prompt Engineeringの未来は、LLMの機能をより細かく制御し、その可能性を最大限に引き出す方向で進化し、研究の進展によりさらに洗練された技術が期待されています。